JPH1071142A - 医療用装置 - Google Patents
医療用装置Info
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- JPH1071142A JPH1071142A JP9167159A JP16715997A JPH1071142A JP H1071142 A JPH1071142 A JP H1071142A JP 9167159 A JP9167159 A JP 9167159A JP 16715997 A JP16715997 A JP 16715997A JP H1071142 A JPH1071142 A JP H1071142A
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Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/10—Safety means specially adapted therefor
- A61B6/102—Protection against mechanical damage, e.g. anti-collision devices
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F16—ENGINEERING ELEMENTS AND UNITS; GENERAL MEASURES FOR PRODUCING AND MAINTAINING EFFECTIVE FUNCTIONING OF MACHINES OR INSTALLATIONS; THERMAL INSULATION IN GENERAL
- F16P—SAFETY DEVICES IN GENERAL; SAFETY DEVICES FOR PRESSES
- F16P3/00—Safety devices acting in conjunction with the control or operation of a machine; Control arrangements requiring the simultaneous use of two or more parts of the body
- F16P3/12—Safety devices acting in conjunction with the control or operation of a machine; Control arrangements requiring the simultaneous use of two or more parts of the body with means, e.g. feelers, which in case of the presence of a body part of a person in or near the danger zone influence the control or operation of the machine
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 位置調整可能な構成要素の衝突防止装置を有
する医療用装置を、装置設備及び特にコンピュータ電力
における著しいコストダウンとともに位置調整可能な構
成要素同士の衝突の防止が、構成要素の運動を接近の際
に相応に減速させ接触する直前に振動なしに構成要素を
静止させるやり方で可能になるように構成することであ
る。 【解決手段】 上記課題は、医療用装置において、構成
要素の位置、運動方向及び運動速度は直接的に構成要素
の駆動部及びセンサによって検出され、構成要素の制御
のための計算はニューラルネットワークを介して行なわ
れ、このニューラルネットワークは学習フェーズにおい
て相応に訓練されることによって解決される。
する医療用装置を、装置設備及び特にコンピュータ電力
における著しいコストダウンとともに位置調整可能な構
成要素同士の衝突の防止が、構成要素の運動を接近の際
に相応に減速させ接触する直前に振動なしに構成要素を
静止させるやり方で可能になるように構成することであ
る。 【解決手段】 上記課題は、医療用装置において、構成
要素の位置、運動方向及び運動速度は直接的に構成要素
の駆動部及びセンサによって検出され、構成要素の制御
のための計算はニューラルネットワークを介して行なわ
れ、このニューラルネットワークは学習フェーズにおい
て相応に訓練されることによって解決される。
Description
【0001】
【発明の属する技術分野】本発明は、患者用寝台を含む
位置調整可能な構成要素ならびに該構成要素の位置を検
出し前記構成要素の衝突を防止するための監視装置を有
する医療用装置、例えばX線診断装置に関する。
位置調整可能な構成要素ならびに該構成要素の位置を検
出し前記構成要素の衝突を防止するための監視装置を有
する医療用装置、例えばX線診断装置に関する。
【0002】
【従来の技術】画像生成システムが、その周囲に沿って
支持部材でC字状の位置調整可能なアームを支持し、こ
のC字状アームがその端部にX線ビーム発生器とビーム
検出器とを有している、このような医療用装置、特に上
記のX線診断装置においては、位置調整可能な構成要素
が互いに衝突する危険性がある。この危険性は、オペレ
ータがしばしばディスプレイを観察したり又は全く操作
にかかりっきりになり、そのため複数の自由度で移動可
能な構成要素の監視に片手間にしか集中できなくなる
と、それだけ一層大きくなる。
支持部材でC字状の位置調整可能なアームを支持し、こ
のC字状アームがその端部にX線ビーム発生器とビーム
検出器とを有している、このような医療用装置、特に上
記のX線診断装置においては、位置調整可能な構成要素
が互いに衝突する危険性がある。この危険性は、オペレ
ータがしばしばディスプレイを観察したり又は全く操作
にかかりっきりになり、そのため複数の自由度で移動可
能な構成要素の監視に片手間にしか集中できなくなる
と、それだけ一層大きくなる。
【0003】X線装置のCアームの寝台や患者への衝突
を回避するための様々な方法が公知である。この場合、
計算を行う方法の基礎となっているのはX線システムの
配線モデル又は体積モデル(Draht- oder Volumenmodel
l)である。この配線モデル又は体積モデルの助けをか
りて、コンピュータで互いに接触するオブジェクトの交
差面を計算することができる。この方法の不利な点は、
実際に装置の部分が接触する時に初めて衝突が識別され
る点にある。しかし、駆動部は静止するためにある程度
の距離を必要とする以上、大抵の場合接触時点には間に
合わない。この問題を解決するために、通常はモデルを
所定のパーセンテージだけ拡大し、仮想の時点において
本当の衝突の前に接触を検出し、これによって早目の制
動が可能となる。実際には勿論次のことが望ましい。す
なわち、運動速度が接近の場合に乃至は識別可能な衝突
の危険性のある場合にすでに低減され、システムのこの
ような振動のない制動が可能となることが望ましい。例
えばドイツ特許第3604955号明細書による体積モ
デリングによって実現する際のさらに別の問題は、例え
ばX線装置の複雑な幾何学的形状に対する膨大な計算コ
ストである。
を回避するための様々な方法が公知である。この場合、
計算を行う方法の基礎となっているのはX線システムの
配線モデル又は体積モデル(Draht- oder Volumenmodel
l)である。この配線モデル又は体積モデルの助けをか
りて、コンピュータで互いに接触するオブジェクトの交
差面を計算することができる。この方法の不利な点は、
実際に装置の部分が接触する時に初めて衝突が識別され
る点にある。しかし、駆動部は静止するためにある程度
の距離を必要とする以上、大抵の場合接触時点には間に
合わない。この問題を解決するために、通常はモデルを
所定のパーセンテージだけ拡大し、仮想の時点において
本当の衝突の前に接触を検出し、これによって早目の制
動が可能となる。実際には勿論次のことが望ましい。す
なわち、運動速度が接近の場合に乃至は識別可能な衝突
の危険性のある場合にすでに低減され、システムのこの
ような振動のない制動が可能となることが望ましい。例
えばドイツ特許第3604955号明細書による体積モ
デリングによって実現する際のさらに別の問題は、例え
ばX線装置の複雑な幾何学的形状に対する膨大な計算コ
ストである。
【0004】衝突回避の全く別の方法は、ドイツ特許第
4335301号明細書に記述されている。ドイツ特許
第3604955号明細書のように構成要素の位置を構
成要素乃至は調整モータに取り付けられたセンサによっ
て検出する代わりに、構成要素の運動を観察し、衝突の
危険性がある場合には相応に介入するために、ここでは
2つのカメラ及び3次元ニューラルネットが設けられて
いる。この方法の不利な点は、次の点である。すなわ
ち、画像撮影が室内を右往左往する看護婦や医者によっ
ても観察すべきオブジェクトの面積によっても妨げられ
る点である。この不利な点は、なるほどさらに多くのカ
メラを設置することによって回避できるが、しかしこれ
は別の側面から見るとコストを相応に大きくしてしま
う。コンピュータにおける画像データ及びオブジェクト
の再構成の計算には、高価な画像処理アルゴリズムなら
びに相応に迅速なコンピュータが必要であり、このため
このシステムは非常に高価になる。このことは、非常に
多くの応用実施例において、3次元ニューラルネットを
有するこの監視装置の確かに存在する利点を過剰補償す
る。この監視装置の確かに存在する利点とは、検査室内
の運動する対象物又は人物との衝突も識別できる、とい
うことである。
4335301号明細書に記述されている。ドイツ特許
第3604955号明細書のように構成要素の位置を構
成要素乃至は調整モータに取り付けられたセンサによっ
て検出する代わりに、構成要素の運動を観察し、衝突の
危険性がある場合には相応に介入するために、ここでは
2つのカメラ及び3次元ニューラルネットが設けられて
いる。この方法の不利な点は、次の点である。すなわ
ち、画像撮影が室内を右往左往する看護婦や医者によっ
ても観察すべきオブジェクトの面積によっても妨げられ
る点である。この不利な点は、なるほどさらに多くのカ
メラを設置することによって回避できるが、しかしこれ
は別の側面から見るとコストを相応に大きくしてしま
う。コンピュータにおける画像データ及びオブジェクト
の再構成の計算には、高価な画像処理アルゴリズムなら
びに相応に迅速なコンピュータが必要であり、このため
このシステムは非常に高価になる。このことは、非常に
多くの応用実施例において、3次元ニューラルネットを
有するこの監視装置の確かに存在する利点を過剰補償す
る。この監視装置の確かに存在する利点とは、検査室内
の運動する対象物又は人物との衝突も識別できる、とい
うことである。
【0005】
【発明が解決しようとする課題】本発明の課題は、位置
調整可能な構成要素の衝突防止装置を有する医療用装置
を、装置設備及び特にコンピュータ電力における著しい
コストダウンとともに、位置調整可能な構成要素同士の
衝突の防止が、構成要素の運動を接近の際に相応に減速
させ接触する直前に振動なしにこの構成要素を静止させ
るやり方で可能になるように構成することである。
調整可能な構成要素の衝突防止装置を有する医療用装置
を、装置設備及び特にコンピュータ電力における著しい
コストダウンとともに、位置調整可能な構成要素同士の
衝突の防止が、構成要素の運動を接近の際に相応に減速
させ接触する直前に振動なしにこの構成要素を静止させ
るやり方で可能になるように構成することである。
【0006】
【課題を解決するための手段】上記課題は、冒頭に挙げ
たような医療用装置において、構成要素の位置、運動方
向及び運動速度は、それ自体は公知のやり方で直接的に
構成要素の駆動部及びセンサによって検出され、構成要
素の制御のための計算はニューラルネットワークを介し
て行なわれ、このニューラルネットワークは学習フェー
ズにおいて相応に訓練されることによって解決される。
たような医療用装置において、構成要素の位置、運動方
向及び運動速度は、それ自体は公知のやり方で直接的に
構成要素の駆動部及びセンサによって検出され、構成要
素の制御のための計算はニューラルネットワークを介し
て行なわれ、このニューラルネットワークは学習フェー
ズにおいて相応に訓練されることによって解決される。
【0007】
【発明の実施の形態】本発明の解決手段は、従って、い
わば医療用装置のためのこれまでに公知の衝突防止シス
テムを結合したものであり、これは、ほぼドイツ特許第
3604955号明細書に従って、システム構成要素の
位置及び現時点での運動方向乃至は運動速度に関する情
報を直接的に構成要素の駆動部及びセンサによって得る
ことによって行われる。このことによって、ドイツ特許
第4335301号明細書による監視及び衝突防止装置
の全画像系列が必要なくなり、これは膨大な簡素化及び
コストの低減をもたらす。
わば医療用装置のためのこれまでに公知の衝突防止シス
テムを結合したものであり、これは、ほぼドイツ特許第
3604955号明細書に従って、システム構成要素の
位置及び現時点での運動方向乃至は運動速度に関する情
報を直接的に構成要素の駆動部及びセンサによって得る
ことによって行われる。このことによって、ドイツ特許
第4335301号明細書による監視及び衝突防止装置
の全画像系列が必要なくなり、これは膨大な簡素化及び
コストの低減をもたらす。
【0008】他方で、計算は、学習フェーズにおいて相
応に訓練されたニューラルネットワークによって実施さ
れる。この場合、まず、ただ1つの駆動部がアクティブ
であるか又は複数の駆動部が同時にアクティブであるか
どうかは取るに足らないことである。というのも、ニュ
ーラルネットは運動の評価のために全ての入力パラメー
タを並列処理するからである。データ入力がカメラを介
して行われないこの結合により、対象物及び人物によっ
て遮蔽される乃至は影になるという問題が解消される。
ニューラルネットは連続的な出力データを入力パラメー
タに依存して送出するので、衝突を検出できるだけでな
く部分物体の接近も識別できる。
応に訓練されたニューラルネットワークによって実施さ
れる。この場合、まず、ただ1つの駆動部がアクティブ
であるか又は複数の駆動部が同時にアクティブであるか
どうかは取るに足らないことである。というのも、ニュ
ーラルネットは運動の評価のために全ての入力パラメー
タを並列処理するからである。データ入力がカメラを介
して行われないこの結合により、対象物及び人物によっ
て遮蔽される乃至は影になるという問題が解消される。
ニューラルネットは連続的な出力データを入力パラメー
タに依存して送出するので、衝突を検出できるだけでな
く部分物体の接近も識別できる。
【0009】センサによって検出及び導出されたシステ
ム構成要素の位置及び現時点の運動方向乃至は運動速度
に関する情報の評価は、ドイツ特許第4335301号
明細書の場合のようにニューラルネットに前置接続しな
ければならない極めて複雑な画像評価システムの必要性
を回避するだけでなく、はるかに簡素なニューラルネッ
トの使用を許容する。この場合に患者を直接的に衝突監
視に含めることを断念すること(たしかに患者に対する
エンベロープは予め設定されないし患者のシルエットは
画像監視システムを介して自動的に識別されない)は、
実際には比較的重大なことではない。というのも、構成
要素同士の衝突を防止するほうがはるかに確率が高く、
相当な損害を与える危険性を帯びているからであり、他
方で、例えばX線診断装置の画像検出システム部分の患
者への衝突は、画像構成要素の前に取り付けた簡単な接
触感知器によって確実に問題なく回避することができる
からである。
ム構成要素の位置及び現時点の運動方向乃至は運動速度
に関する情報の評価は、ドイツ特許第4335301号
明細書の場合のようにニューラルネットに前置接続しな
ければならない極めて複雑な画像評価システムの必要性
を回避するだけでなく、はるかに簡素なニューラルネッ
トの使用を許容する。この場合に患者を直接的に衝突監
視に含めることを断念すること(たしかに患者に対する
エンベロープは予め設定されないし患者のシルエットは
画像監視システムを介して自動的に識別されない)は、
実際には比較的重大なことではない。というのも、構成
要素同士の衝突を防止するほうがはるかに確率が高く、
相当な損害を与える危険性を帯びているからであり、他
方で、例えばX線診断装置の画像検出システム部分の患
者への衝突は、画像構成要素の前に取り付けた簡単な接
触感知器によって確実に問題なく回避することができる
からである。
【0010】この場合、本発明の改良実施形態によれ
ば、ニューラルネットワークは単層ラディアル基底関数
ネットワーク(RBFネットワーク)である。
ば、ニューラルネットワークは単層ラディアル基底関数
ネットワーク(RBFネットワーク)である。
【0011】このような単層ラディアル基底関数ネット
ワークの入力層において、データは、このデータをネッ
トワーク層でRBFニューロンの層によって処理できる
ように準備される。出力層においては、こうして求めら
れたデータが医療用装置のシステムの中で後続処理され
るために準備される。
ワークの入力層において、データは、このデータをネッ
トワーク層でRBFニューロンの層によって処理できる
ように準備される。出力層においては、こうして求めら
れたデータが医療用装置のシステムの中で後続処理され
るために準備される。
【0012】RBFネットワークを使用することによっ
て、学習値が存在しない地点間の出力データを補間する
ことが可能となる。これは、本発明を顧慮した場合にと
りわけ重要なRBFネットワークの特性である。という
のも、提示された安全性要求に基づいて、学習フェーズ
で明確には考慮されていなかった地点における衝突回避
も実現しなくてはならないからである。他のネットワー
クトポロジーはこの特性を有していない。
て、学習値が存在しない地点間の出力データを補間する
ことが可能となる。これは、本発明を顧慮した場合にと
りわけ重要なRBFネットワークの特性である。という
のも、提示された安全性要求に基づいて、学習フェーズ
で明確には考慮されていなかった地点における衝突回避
も実現しなくてはならないからである。他のネットワー
クトポロジーはこの特性を有していない。
【0013】その他に、このニューラルネットワークは
動作中に万一の場合発生する衝突から学習することも考
えられうる。これは、例えば前述の衝突防止要求の場合
に起こり得る。ここでこのラディアル基底関数ネットの
さらに別の利点が判明する。すなわち、新しい学習ステ
ップが実施されても、このネットワークは古い学習成果
を忘却しないのである。
動作中に万一の場合発生する衝突から学習することも考
えられうる。これは、例えば前述の衝突防止要求の場合
に起こり得る。ここでこのラディアル基底関数ネットの
さらに別の利点が判明する。すなわち、新しい学習ステ
ップが実施されても、このネットワークは古い学習成果
を忘却しないのである。
【0014】
【実施例】本発明の実施例を次に図面に基づいて説明す
る。
る。
【0015】図示されたX線診断装置の基本構成要素
は、患者2のための位置調整可能な寝台1、一方でX線
ビーム発生器5を他方でX線検出器4を支持するための
Cアーム3、ちなみにこのCアーム装置は、角度α、軌
道位置ψ、ビーム検出器4の位置及びCアームの高さz
´に関して調整可能であり、そしてこのCアーム3の調
整運動のための駆動部を内蔵する台架6である。これら
全ての情報は直接調整モータ乃至は構成要素に取り付け
られるセンサによって検出され、位置データとしてRB
Fネットワーク9の入力側7、8のうちの1つに供給さ
れる。このRBFネットワークは、学習フェーズの後で
出力側10、11から構成要素の駆動部のための制御信
号を送出する。図示された実施例においては概略的に本
来のX線装置のための駆動部12及び患者用の寝台のた
めの駆動部13が示されている。といっても実際には、
これらの駆動部は、例えばCアームの高さ又はその角度
又は軌道位置を相互に独立に調整するために、複数の駆
動部に分割されていると考えられる。このRBFネット
ワークは、衝突の危険が迫るやいなや、出力側14を介
して警報信号も送出し、音響的及び/又は光学的警報装
置を作動させる。これは有効なことである。というの
も、患者の検査中には、オペレータの注意は、場合によ
っては起こりうる衝突地点の方ではなく検査対象の方に
向けられているからである。従って、警報表示器15に
関連して構成要素の運動速度を低減させることは、検査
者にとって有効な支援である。
は、患者2のための位置調整可能な寝台1、一方でX線
ビーム発生器5を他方でX線検出器4を支持するための
Cアーム3、ちなみにこのCアーム装置は、角度α、軌
道位置ψ、ビーム検出器4の位置及びCアームの高さz
´に関して調整可能であり、そしてこのCアーム3の調
整運動のための駆動部を内蔵する台架6である。これら
全ての情報は直接調整モータ乃至は構成要素に取り付け
られるセンサによって検出され、位置データとしてRB
Fネットワーク9の入力側7、8のうちの1つに供給さ
れる。このRBFネットワークは、学習フェーズの後で
出力側10、11から構成要素の駆動部のための制御信
号を送出する。図示された実施例においては概略的に本
来のX線装置のための駆動部12及び患者用の寝台のた
めの駆動部13が示されている。といっても実際には、
これらの駆動部は、例えばCアームの高さ又はその角度
又は軌道位置を相互に独立に調整するために、複数の駆
動部に分割されていると考えられる。このRBFネット
ワークは、衝突の危険が迫るやいなや、出力側14を介
して警報信号も送出し、音響的及び/又は光学的警報装
置を作動させる。これは有効なことである。というの
も、患者の検査中には、オペレータの注意は、場合によ
っては起こりうる衝突地点の方ではなく検査対象の方に
向けられているからである。従って、警報表示器15に
関連して構成要素の運動速度を低減させることは、検査
者にとって有効な支援である。
【0016】原理的にはこのニューラルネットは運動を
完全に阻止するのではなく、接近の際に相応に速度を低
下させる。この場合、このニューラルネットによって確
率の高い衝突領域が決定され、この衝突領域がその後で
従来の方法によって、例えばこの図面に付加的に図示さ
れた標準型衝突計算器によって、さらに精密に計算され
ることが考えられうる。
完全に阻止するのではなく、接近の際に相応に速度を低
下させる。この場合、このニューラルネットによって確
率の高い衝突領域が決定され、この衝突領域がその後で
従来の方法によって、例えばこの図面に付加的に図示さ
れた標準型衝突計算器によって、さらに精密に計算され
ることが考えられうる。
【図1】本発明のX線診断装置の基本的な構成要素の概
略的なブロック図である。
略的なブロック図である。
1 寝台 2 患者 3 Cアーム 4 ビーム検出器 5 X線ビーム発生器 6 台架 7 入力側 8 入力側 9 RBFネットワーク 10 出力側 11 出力側 12 駆動部 13 駆動部 14 出力側 15 警報表示器 16 標準型衝突計算器
Claims (2)
- 【請求項1】 患者用寝台を含む位置調整可能な構成要
素ならびに該構成要素の位置を検出し前記構成要素の衝
突を防止するための監視装置を有する医療用装置におい
て、 前記構成要素の位置、運動方向及び運動速度は直接的に
前記構成要素の駆動部及びセンサによって検出され、 前記構成要素の制御のための計算はニューラルネットワ
ークを介して行なわれ、該ニューラルネットワークは学
習フェーズにおいて相応に訓練されることを特徴とする
医療用装置。 - 【請求項2】 前記ニューラルネットワークは単層ラデ
ィアル基底関数ネットであることを特徴とする請求項1
記載の医療用装置。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
DE19625409A DE19625409A1 (de) | 1996-06-25 | 1996-06-25 | Medizinische Anlage |
DE19625409.4 | 1996-06-25 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH1071142A true JPH1071142A (ja) | 1998-03-17 |
Family
ID=7797967
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP9167159A Pending JPH1071142A (ja) | 1996-06-25 | 1997-06-24 | 医療用装置 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US5878112A (ja) |
JP (1) | JPH1071142A (ja) |
DE (2) | DE29623747U1 (ja) |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002102220A (ja) * | 2000-09-29 | 2002-04-09 | Toshiba Corp | Ivr−ct装置 |
JP2003038484A (ja) * | 2001-07-11 | 2003-02-12 | Siemens Ag | 医用x線装置の作動方法及び医用x線装置 |
JP2006133008A (ja) * | 2004-11-04 | 2006-05-25 | Shimadzu Corp | X線透視装置 |
JP2007078557A (ja) * | 2005-09-15 | 2007-03-29 | Shimadzu Corp | X線検査装置 |
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